AMQP 和 Grafana 集成

强大的性能和简单的集成,由 Telegraf 提供支持,Telegraf 是 InfluxData 构建的开源数据连接器。

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这不是大规模实时查询的推荐配置。 为了查询和压缩优化、高速摄取和高可用性,您可能需要考虑 AMQP 和 InfluxDB

50 亿+

Telegraf 下载量

#1

时序数据库
来源:DB Engines

10 亿+

InfluxDB 下载量

2,800+

贡献者

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强大的性能,无限的扩展性

收集、组织和处理海量高速数据。 当您将任何数据视为时序数据时,它会更有价值。 使用 InfluxDB,第一的时序平台,它与 Telegraf 一起构建以实现扩展。

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输入和输出集成概述

AMQP Consumer 输入插件允许您从兼容 AMQP 0-9-1 的消息代理(例如 RabbitMQ)中摄取数据,从而为监控和分析目的实现无缝数据收集。

此插件使 Telegraf 能够将指标直接实时流式传输到 Grafana 仪表板,利用 Grafana Live 进行即时数据可视化和操作洞察。

集成详情

AMQP

此插件为使用 AMQP 0-9-1 提供了一个消费者,RabbitMQ 是其一个重要的实现。 AMQP,即高级消息队列协议,最初是为了在网络中不同的系统之间实现可靠的、可互操作的消息传递而开发的。 该插件使用配置的队列和绑定键从主题交换中读取指标,从而提供了一种灵活高效的方式,用于从兼容 AMQP 的消息传递系统中收集数据。 这使用户能够利用现有的 RabbitMQ 实现,通过捕获用于分析和警报的详细指标来有效地监控他们的应用程序。

Grafana

Telegraf 可以使用 Websocket 输出插件将实时数据发送到 Grafana。 Telegraf 收集的指标会立即推送到 Grafana 仪表板,从而实现实时可视化和分析。 此插件非常适合需要低延迟、实时数据可视化的用例,例如操作监控、实时分析和即时事件响应场景。 它支持身份验证标头、可自定义的数据序列化格式(如 JSON)以及通过 TLS 的安全通信,从而在动态的交互式仪表板环境中提供灵活性和易于集成性。

配置

AMQP

[[inputs.amqp_consumer]]
  ## Brokers to consume from.  If multiple brokers are specified a random broker
  ## will be selected anytime a connection is established.  This can be
  ## helpful for load balancing when not using a dedicated load balancer.
  brokers = ["amqp://localhost:5672/influxdb"]

  ## Authentication credentials for the PLAIN auth_method.
  # username = ""
  # password = ""

  ## Name of the exchange to declare.  If unset, no exchange will be declared.
  exchange = "telegraf"

  ## Exchange type; common types are "direct", "fanout", "topic", "header", "x-consistent-hash".
  # exchange_type = "topic"

  ## If true, exchange will be passively declared.
  # exchange_passive = false

  ## Exchange durability can be either "transient" or "durable".
  # exchange_durability = "durable"

  ## Additional exchange arguments.
  # exchange_arguments = { }
  # exchange_arguments = {"hash_property" = "timestamp"}

  ## AMQP queue name.
  queue = "telegraf"

  ## AMQP queue durability can be "transient" or "durable".
  queue_durability = "durable"

  ## If true, queue will be passively declared.
  # queue_passive = false

  ## Additional arguments when consuming from Queue
  # queue_consume_arguments = { }
  # queue_consume_arguments = {"x-stream-offset" = "first"}

  ## A binding between the exchange and queue using this binding key is
  ## created.  If unset, no binding is created.
  binding_key = "#"

  ## Maximum number of messages server should give to the worker.
  # prefetch_count = 50

  ## Max undelivered messages
  ## This plugin uses tracking metrics, which ensure messages are read to
  ## outputs before acknowledging them to the original broker to ensure data
  ## is not lost. This option sets the maximum messages to read from the
  ## broker that have not been written by an output.
  ##
  ## This value needs to be picked with awareness of the agent's
  ## metric_batch_size value as well. Setting max undelivered messages too high
  ## can result in a constant stream of data batches to the output. While
  ## setting it too low may never flush the broker's messages.
  # max_undelivered_messages = 1000

  ## Timeout for establishing the connection to a broker
  # timeout = "30s"

  ## Auth method. PLAIN and EXTERNAL are supported
  ## Using EXTERNAL requires enabling the rabbitmq_auth_mechanism_ssl plugin as
  ## described here: https://rabbitmq.cn/plugins.html
  # auth_method = "PLAIN"

  ## Optional TLS Config
  # tls_ca = "/etc/telegraf/ca.pem"
  # tls_cert = "/etc/telegraf/cert.pem"
  # tls_key = "/etc/telegraf/key.pem"
  ## Use TLS but skip chain & host verification
  # insecure_skip_verify = false

  ## Content encoding for message payloads, can be set to
  ## "gzip", "identity" or "auto"
  ## - Use "gzip" to decode gzip
  ## - Use "identity" to apply no encoding
  ## - Use "auto" determine the encoding using the ContentEncoding header
  # content_encoding = "identity"

  ## Maximum size of decoded message.
  ## Acceptable units are B, KiB, KB, MiB, MB...
  ## Without quotes and units, interpreted as size in bytes.
  # max_decompression_size = "500MB"

  ## Data format to consume.
  ## Each data format has its own unique set of configuration options, read
  ## more about them here:
  ## https://github.com/influxdata/telegraf/blob/master/docs/DATA_FORMATS_INPUT.md
  data_format = "influx"

Grafana

[[outputs.websocket]]
  ## Grafana Live WebSocket endpoint
  url = "ws://localhost:3000/api/live/push/custom_id"

  ## Optional headers for authentication
  # [outputs.websocket.headers]
  #   Authorization = "Bearer YOUR_GRAFANA_API_TOKEN"

  ## Data format to send metrics
  data_format = "influx"

  ## Timeouts (make sure read_timeout is larger than server ping interval or set to zero).
  # connect_timeout = "30s"
  # write_timeout = "30s"
  # read_timeout = "30s"

  ## Optionally turn on using text data frames (binary by default).
  # use_text_frames = false

  ## TLS configuration
  # tls_ca = "/path/to/ca.pem"
  # tls_cert = "/path/to/cert.pem"
  # tls_key = "/path/to/key.pem"
  # insecure_skip_verify = false

输入和输出集成示例

AMQP

  1. 将应用程序指标与 AMQP 集成:使用 AMQP Consumer 插件收集发布到 RabbitMQ 交换机的应用程序指标。 通过配置插件以监听特定队列,团队可以深入了解应用程序性能、跟踪请求率、错误计数和延迟指标,所有这些都是实时的。 这种设置不仅有助于异常检测,而且还为容量规划和系统优化提供有价值的数据。

  2. 事件驱动的监控:配置 AMQP Consumer 以在应用程序中满足特定条件时触发特定的监控事件。 例如,如果收到指示错误率高的消息,则插件可以将此数据馈送到监控工具中,从而生成警报或扩展事件。 这种集成可以提高对问题的响应速度并自动化部分操作工作流程。

  3. 跨平台数据聚合:利用 AMQP Consumer 插件整合来自分布在不同平台上的各种应用程序的指标。 通过使用 RabbitMQ 作为集中式消息代理,组织可以统一他们的监控数据,从而允许通过 Telegraf 进行全面的分析和仪表板显示,从而保持跨异构环境的可见性。

  4. 实时日志处理:扩展 AMQP Consumer 的使用,以捕获发送到 RabbitMQ 交换机的日志数据,实时处理日志以进行监控和警报。 此应用程序确保通过分析日志模式、趋势和异常情况(在它们发生时)来快速检测和解决操作问题。

Grafana

  1. 实时基础设施仪表板:部署 Telegraf 以将服务器健康指标直接流式传输到 Grafana 仪表板,使 IT 团队能够实时可视化基础设施性能。 这种设置允许立即检测和响应关键系统事件。

  2. 交互式 IoT 监控:集成 Telegraf 收集的 IoT 设备指标,并将实时数据推送到 Grafana 中,从而创建动态和交互式仪表板,用于监控智慧城市项目或制造过程。 这种实时可见性显着提高了响应速度和运营效率。

  3. 即时应用程序性能分析:将来自生产环境的应用程序指标实时流式传输到 Grafana 仪表板,使开发团队能够在部署期间快速检测和诊断性能瓶颈或异常,从而最大限度地减少停机时间并提高可靠性。

  4. 实时事件分析:在大型直播活动期间,利用 Telegraf 捕获观众或系统实时指标并直接流式传输到 Grafana 仪表板。 活动组织者可以动态地监控并对不断变化的条件或趋势做出反应,从而显着提高观众参与度和运营决策能力。

反馈

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强大的性能,无限的扩展性

收集、组织和处理海量高速数据。 当您将任何数据视为时序数据时,它会更有价值。 使用 InfluxDB,第一的时序平台,它与 Telegraf 一起构建以实现扩展。

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